भाग संख्या ४ फोल्डिंग बायो-कैलकुलेशन। एकल-फंसे आरएनए के तह का मूल्यांकन कैसे करें?

तो, अगर आप अभी तक "हैलो, आरएनए वर्ल्ड" चक्र से थक नहीं रहे हैं - सीजन के आखिरी लेख को पकड़ें :)

पिछले लेख में, मैंने इस बात की पुष्टि की कि यह एक उद्देश्य फ़ंक्शन के रूप में ऊर्जा के मूल्यांकन को छोड़ने के लिए (या कम से कम उपयुक्त क्यों होना चाहिए)। यदि किसी को पता नहीं है, तो उद्देश्य फ़ंक्शन एक ऐसा कार्य है जिसे हमने आविष्कार किया है जिसके द्वारा हम मूल्यांकन कर सकते हैं कि हम अपने लक्ष्य के करीब पहुंच रहे हैं या नहीं, अर्थात्। आरएनए "सही ढंग से" गुना या नहीं।

यदि ऊर्जा एक प्रतिनिधि लक्ष्य नहीं है, तो और अधिक स्पष्ट रूप से / स्पष्ट रूप से इंगित करता है कि कहां स्थानांतरित करना है? यदि हमारे पास एक बिल्कुल औपचारिक और सटीक लक्ष्य था, तो इसका मतलब यह होगा कि हमने समस्या का समाधान किया है, क्योंकि उद्देश्य समारोह की औपचारिकता ही प्रक्रिया की पूरी समझ से अधिक कुछ नहीं है।

लेकिन हमारे पास ऐसी विलासिता नहीं है। सबसे पहले, हम एक परिकल्पना को आगे बढ़ाने के लिए मजबूर होते हैं - जिसके लिए प्रक्रिया प्रक्रिया का पालन करती है, और एक निश्चित तरीके से इसे उद्देश्य फ़ंक्शन में दर्शाती है।



एक बार फिर एक उद्देश्य समारोह के रूप में ऊर्जा के बारे में - आरएनए के लिए रोसेटा @ घर में, यह ऐसा था

SCORE = (VDW * 3.0 + RG) + (RNA_BS + RNA_BP_W + RNA_BP_H + RNA_BP_S) + (RNA_NONB * 1.5 + RNA_O2A + RNA_PHOS) + (RNA_AXIS * 0.2 + RNA_STAG * 0.5)

मैं डिक्रिप्ट नहीं करूंगा। लेकिन यह महत्वपूर्ण है कि यह विभिन्न कथित वर्तमान प्रभावों के योगदान का एक निश्चित योग है। परिणाम कुछ अंकगणित माध्य है। और तदनुसार, हम कुछ अनाकार के लिए आगे बढ़ रहे हैं। कोई भी मापदंडों के साथ सटीक गुणांक नहीं देगा, इस या उस पैरामीटर का क्या योगदान है। लेकिन उनकी गणना करना असंभव है - हम उद्देश्य फ़ंक्शन का निर्माण कर रहे हैं। अनुमान लगाना भी मामला नहीं है। सबसे पहले मैंने कोशिश की - और मुझे पता चला कि एक बड़ा आधा केवल एक गंभीर योगदान नहीं करता है, लेकिन केवल गलत स्थान पर गणना को अस्वीकार करता है।

इसलिए, शुरुआत में मैंने केवल VDW को छोड़ा - यह एक प्रकार का सामान्यीकृत गुणांक है, वास्तव में यह दर्शाता है कि क्या निषिद्ध सहसंयोजक बंधन हैं (जो पहले लेखों में चर्चा की गई थी)। और समय के साथ, मैंने इसे केवल हां / ना में जवाब दिया, क्योंकि ऐसा हुआ कि अन्य पैरामीटर - कभी-कभी आगे निकल गए - और परिणामस्वरूप, .pdb फ़ाइल में चौराहों को प्राप्त किया गया, जो कि नहीं होना चाहिए।

इसके अलावा, हमें याद है कि मैंने केवल हाइड्रोजन बांड के गठन पर भरोसा करने का प्रस्ताव दिया था। जब वे बनाते हैं, तो हम गणितीय रूप से किसी भी दूर की चीजों के बिना जानते हैं: दूरी और कोण - यही है। आरएनए में वे कहां हैं - हम भी जानते हैं। (अधिक सटीक रूप से, यह अब काफी अच्छी तरह से भविष्यवाणी की गई है, बारीकियां हैं - लेकिन फिर)।

एक राइबोजाइम की माध्यमिक संरचना, जिसे मैंने प्रयोगों के लिए लिया था



अपने जीवन को सरल बनाने के लिए, मैंने पहले से ही मौजूद परिकल्पना के साथ शुरुआत की कि आरएनए / प्रोटीन पदानुक्रम को गुना करते हैं: तथाकथित पदानुक्रमित मॉडल, जिसमें कई विविधताएं हैं, लेकिन सार यह है: पहला , विस्तारित श्रृंखला में माध्यमिक संरचना के तत्व बनने लगते हैं । यदि हम "स्टार्ट" शब्द पर ध्यान केंद्रित करते हैं, तो यह पूरी तरह से सामान्य परिकल्पना है, लेकिन कभी-कभी यह समझा जाता है कि माध्यमिक संरचना पूरी तरह से बनती है, और उसके बाद ही आगे की तह होती है। यह कुछ हद तक गलत है। लेकिन बाद में यह हमारे लिए महत्वपूर्ण होगा, जब हम राइबोजाइम को पूरी तरह से ध्वस्त कर देंगे (मैं तुरंत कहूंगा, मैं अभी भी सफल नहीं हुआ हूं - मेरे मानदंड के अनुसार, लेकिन वे कठिन हो गए, क्योंकि मैं ऊर्जा पर निर्भर नहीं हूं, जहां न्यूनतम स्पष्ट रूप से नहीं पहुंचा गया है या यह बेहतर भी है। लेकिन मैं समाधान के करीब लग रहा हूँ।)।

अब, चलो कम से कम एक छोटे खंड को तोड़ते हैं, दो न्यूक्लियोटाइड के बीच हाइड्रोजन बांड बनाते हैं। क्यूगैक्गुग का दाहिना लूप लें (14 से 22 तक) - 9 न्यूक्लियोटाइड्स और चरम सीजी के बीच हाइड्रोजन बॉन्ड बनाएं।

उद्देश्य फ़ंक्शन का निर्माण कैसे करें?

सीजी के बीच 3 हाइड्रोजन बांड हैं, इसलिए हमारे पास तीन दूरी (आर 1, आर 2, आर 3) और तीन कोण (ए 1, ए 2, ए 3) हैं। बोलने वाले कार्य के लिए, हमें इसे इस तरह होना चाहिए: यदि इसका मूल्य अंततः शून्य या उससे कम है, तो सभी 3 हाइड्रोजन बांड बन गए हैं। एक सकारात्मक मूल्य आसानी से इस राज्य के लिए दृष्टिकोण दिखाना चाहिए।

इसलिए, वर्तमान दूरी से 3 एग्रस्ट्रॉम को घटाना और कोण से 20 डिग्री करना आवश्यक है। हम उन मूल्यों को प्राप्त करते हैं जो फ़ंक्शन में सकारात्मक योगदान देते हैं। मैं इन सभी 3 कोणों और 3 दूरियों को जोड़ना चाहूंगा - और हमें उद्देश्य फ़ंक्शन का मूल्य मिलता है। लेकिन दूरी और कोण को हल्के ढंग से pry - विभिन्न मूल्यों। इसलिए, एक पैमाने पर लाने की एक ऐसी विधि है। महत्वपूर्ण दूरियां (3 घटने के बाद) हमारे पास 1 से 12 तक कहीं है। इस अर्थ में महत्वपूर्ण है कि कोण पहले से ही इन दूरियों को प्रभावित करता है। और अगर दूरी अधिक है, तो कोण महत्वपूर्ण नहीं है: क्या अंतर है कि परमाणुओं को कैसे घुमाया जाता है, अगर वे रसातल से अलग हो जाते हैं। और हमारे पास के कोण 0 से 180 तक हैं, शून्य से 20 = 160।

यदि आप मोटे तौर पर अनुमान लगाते हैं कि यह पता चलता है कि यदि आप दूरी को 10 से गुणा करते हैं, तो दूरी और कोण समान पैमाने पर होंगे। इसलिए, हम करते हैं:

आर 1 - = 3.0 एफ; आर 1 * = 10;
r2 - = 3.0f; r2 * = 10;
r3 - = 3.0f; r3 * = 10;
ए 1 - = 20;
a2 - = 20;
a3 - = 20;

दो विकल्प हैं। एक

locScore = (r1 + r2 + r3 + a1 + a2 + a3)

और दूसरा

अगर (अधिकतम> अधिकतम)
{locScore = maxR; }
अन्यथा
{locScore = maxA; }

जहाँ maxR = अधिकतम (r1, r2, r3), और maxA = अधिकतम (a1, a2 (a3))

प्रत्येक विकल्प अपने तरीके से अच्छा है। तह शुरू करने के लिए, दूसरा अच्छा है। पहले से ही एक कठिन संरचना होने के बाद, पहला काम आ सकता है।

ठीक है, एल्गोरिथ्म बहुत सरल है: हम घूमना शुरू करते हैं (भाग संख्या 3 में - याद रखें कि 1500 संभव मोड़ चुने गए थे) संख्याओं के साथ न्यूक्लियोटाइड

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18 - उदाहरण के लिए, यह यहाँ है कि संख्या 210 के साथ बारी सभी के बीच सबसे अच्छी है
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घुमाएँ दो कोणों नंबर 1 और नंबर 6 (यानी, नंबर 16) पर कहते हैं। सबसे अच्छा फिक्स ढूँढना। हमारी छोटी श्रृंखला दो में बदल जाएगी। कुछ समय बाद, हम "तनाव" (बाएं और दाएं के छोरों को जोड़ने के लिए और लूप तनाव के अधीन हैं) में ड्राइव करते हैं, ताकि हमारा सर्किट कोण 1 और 6 पर रुक जाए और एल्गोरिथ्म साइकिल में चला जाए। जैसे ही वह सबसे अच्छी स्थिति देने के लिए बंद हो जाता है, हम कोणों के संयोजन को बदलते हैं, उदाहरण के लिए, 3 और 4 (नंबर 34), आदि। यह धीरे-धीरे वोल्टेज को कोण 1 और 6 पर उतार देगा, और फिर आप उन्हें "कंप्रेस" करने का प्रयास कर सकते हैं।

यह एल्गोरिथ्म आवश्यक हाइड्रोजन बांड के गठन के लिए काफी पर्याप्त है।

दूसरे सीज़न के अगले लेख में :) हम उन समस्याओं के बारे में बात करेंगे जो एक संपूर्ण सर्पिल बनने पर उत्पन्न होती हैं। लेकिन फिर भी एक सर्पिल।

पीएस मुझे बहुत खुशी है कि तीसरे लेख पर गंभीर टिप्पणियां दिखाई दीं। लेकिन एक ही समय में, यह एक आम आदमी की तरह लगता है, एक संभावित फोल्डिट खिलाड़ी या सिर्फ समर्थन जैव। वितरित कंप्यूटिंग - ब्याज खोना। कुछ पूर्ण भाग (हैलो, आरएनए वर्ल्ड) मैंने बताया। यह किसी भी अधिक जटिल नहीं होगा, लेकिन शायद बाकी लोगों का विवरण आम लोगों के लिए इतना दिलचस्प नहीं है (यदि ऐसा नहीं है तो लिखें)। मैं इस तथ्य को नहीं छिपाता हूं कि मैं समान विचारधारा वाले लोगों की तलाश कर रहा हूं और जिनके साथ मैं परिकल्पना का परीक्षण कर सकता हूं, लेकिन साथ ही मैं बड़े पैमाने पर उत्पादन के लिए तैयार नहीं हूं, और सॉफ्टवेयर भी तैयार नहीं है। सामान्य तौर पर, कौन परवाह करता है, लिखता है, तो मैं सीजन नंबर दो के लिए तेजी से चीर दूँगा।

गणितज्ञों के लिए एक महत्वपूर्ण प्रश्न :
मैंने ऊपर दो उद्देश्य कार्यों का वर्णन किया है
1.लोकस्कोर = (r1 + r2 + r3 + a1 + a2 + a3)
2. अगर (मैक्सआर> मैक्सए) {लोकोस्कोर = मैक्सआर; } और {locScore = maxA; }

क्या आप जानते हैं कि उन्हें एक में कैसे संयोजित किया जाए? यानी मान लीजिए कि यदि पहला उद्देश्य फ़ंक्शन 5 बार उपयोग किया गया था, तो दूसरा उद्देश्य 5 बार लागू किया गया था और हमें एक निश्चित परिणाम मिला ("ऊर्जा" कम)। यह आवश्यक है कि संयोजन के बाद प्राप्त फ़ंक्शन, उसके आवेदन के बाद 5 बार, वही परिणाम देगा जैसे कि आप बदले में पहला और दूसरा आवेदन करते हैं। क्या यह संभव है?